Машинное обучение Дисциплина [Б1-ОПМ.Б.12]
031 Кафедра прикладной математики
Структура:
Семестр Всего (ч) (Лекц / Практ. / Лаб.) Аттестация
5 108 (32 / 0 / 32) Зачет с оценкой
Итого 108 (32 / 0 / 32) Зачет с оценкой
Компетенции:
  • ПК-2 - Способен понимать, применять и совершенствовать современный математический аппарат
  • ПК-8.4 - Способен применять современную теоретическую математику для разработки новых алгоритмов и формулирования перспективных задач ИИ
  • ПК-8.5 - (MF-4)Способен применять статистические методы для анализа данных валидации моделей машинного обучения и проведения экспериментов в области ИИ
  • ПК-8.9 - (ML-2) Способен применять фундаментальные принципы и методы машинного обучения включая подготовку данных оценку качества моделей и работу с признаками
  • ПК-8.10 - (ML-3) Способен применять классические алгоритмы машинного обучения с пониманием их математических основ и областей применения
  • ПК-8.11 - (ML-4) Способен применять методы обучения без учителя для анализа структуры данных и выявления скрытых закономерностей
  • ПК-8.13 - (PL-1) Способен применять язык программирования Python для решения задач в области ИИ
  • ПК-8.14 - (FC-1) Способен проводить фронтирные исследования в области архитектур, алгоритмов МО, оптимизации и математики
  • ПК-8.16 - (ER-1) Способен осуществлять трудовые функции, обусловленные профессиональной ролью, в cфере науки
Задачи воспитания:
  • В22 - формирование творческого инженерного/профессионального мышления, навыков организации коллективной проектной деятельности